[发明专利]一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法

摘要

本发明公开了一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法，具体包括以下步骤：S1、估计大气光传输图：首先将采集的图像分成若干矩形小块，估计每个区域的相对景深值，其范围是0到1，0为最远处，1为最近处，涉及公路交通技术领域。该基于景深先验的公路交通视频去雾算法，可实现通过分析雾天公路交通的特点，提出了公路景深先验来获取大气光传输图，并结合基于灰度直方图的天空分割法来估计大气光强度，同时通过对大量图像统计发现公路景深的变化规律，并利用该先验知识估计公路雾天图像景深，实现公路交通图像去雾，通过分析得出本发明算法的时间复杂度仅是图像像素数的线性函数，处理速度快。

主权项

1.一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、估计大气光传输图：首先将采集的图像分成若干矩形小块，估计每个区域的相对景深值，其范围是0到1，0为最远处，1为最近处，可从观察者到无穷远处的变化由1变化到0，相机焦距参数设置可控制变化的快慢，为提取相对景深，将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，图像的亮度分量Y可以表示为Y＝k₁R+k₂G+k₃B+C，将亮度分成若干15x15的小区域块，然后计算小区域块像素亮度的平均值，之后直接用经验公式计算粗略大气光传输图；S2、大气光传输图细化：通过利用边缘保留的导向滤波器，对S1得到的粗略大气光传输图进行基于局部最优的大气光传输图改进，减轻块状现像，以增强图像的细节；S3、基于灰度直方图的天空分割法估计大气光强度：首先将公路交通雾天彩色图像转换为灰度图，统计灰度图的每一个像素，生成灰度直方图，然后采用一个低通滤波器去除直方图毛刺，使灰度图像直方图曲线尽量平滑，峰谷位置更加明显，确定图像直方图的最大“峰值灰度积”点和该峰值点附近的两个谷值点，这两个谷值点之间对应像素的均值即为天空区域的亮度值，定义直方图“峰值灰度积”点为峰值点像素数量与对应灰度值的乘积,具体可以表示为：P＝N_p·I_g；S4、大气光强度提取：首先经过雾天成像模型公式变换，得到大气光强度的计算公式，然后通过大气光强度计算公式分析雾天成像模型得出场景目标与拍摄点的距离为无穷大时，对应的大气光传输函数值无限接近0，可以将远处天空像素灰度值作为大气的光强度，为了减少估计可能带来的误差，只提取前文分割出天空前30％最亮部分像素的平均值作为大气光强度估计值；S5、视频图像去雾：依据雾天成像模型公式可得到去雾公式，I₀(x)＝(I(x)‑A_∞(1‑t(x)))/t(x)，再经过去雾公式处理即可得到去雾后的视频图像。